钢铁知识库，一个学习python爬虫、数据分析的知识库。人生苦短，快用python。
之前我们使用requests库爬取某个站点的时候，每发出一个请求，程序必须等待网站返回响应才能接着运行，而在整个爬虫过程中，整个爬虫程序是一直在等待的，实际上没有做任何事情。
像这种占用磁盘/内存IO、网络IO的任务，大部分时间是CPU在等待的操作，就叫IO密集型任务。对于这种情况有没有优化方案呢，当然有，那就是使用aiohttp库实现异步爬虫。
aiohttp是什么
我们在使用requests请求时，只能等一个请求先出去再回来，才会发送下一个请求。明显效率不高阿，这时候如果换成异步请求的方式，就不会有这个等待。一个请求发出去，不管这个请求什么时间响应，程序通过await挂起协程对象后直接进行下一个请求。
解决方法就是通过 aiohttp + asyncio，什么是aiohttp？一个基于 asyncio 的异步 HTTP 网络模块，可用于实现异步爬虫，速度明显快于 requests 的同步爬虫。
requests和aiohttp区别
区别就是一个同步一个是异步。话不多说直接上代码看效果。
安装aiohttp
pip install aiohttp - requests同步示例：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # author: 钢铁知识库 import time import requests # 同步请求 def main(): start = time.time() for i in range(5): res = requests.get('http://httpbin.org/delay/2') print(f'当前时间：{datetime.datetime.now()}, status_code = {res.status_code}') print(f'requests同步耗时：{time.time() - start}') if __name__ == '__main__': main() ''' 当前时间：2022-09-05 15:44:51.991685, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:44:54.528918, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:44:57.057373, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:44:59.643119, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:45:02.167362, status_code = 200 requests同步耗时：12.785893440246582 ''' 可以看到5次请求总共用12.7秒，再来看同样的请求异步多少时间。
- aiohttp异步示例：
#!/usr/bin/env python # file: day6-9同步和异步.py # author: 钢铁知识库 import asyncio import time import aiohttp async def async_http(): # 声明一个支持异步的上下文管理器 async with aiohttp.ClientSession() as session: res = await session.get('http://httpbin.org/delay/2') print(f'当前时间：{datetime.datetime.now()}, status_code = {res.status}') tasks = [async_http() for _ in range(5)] start = time.time() # Python 3.7 及以后,不需要显式声明事件循环,可以使用 asyncio.run()来代替最后的启动操作 asyncio.run(asyncio.wait(tasks)) print(f'aiohttp异步耗时：{time.time() - start}') ''' 当前时间：2022-09-05 15:42:32.363966, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:42:32.366957, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:42:32.374973, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:42:32.384909, status_code = 200 当前时间：2022-09-05 15:42:32.390318, status_code = 200 aiohttp异步耗时：2.5826876163482666 ''' 两次对比可以看到执行过程，时间一个是顺序执行，一个是同时执行。这就是同步和异步的区别。
aiohttp使用介绍
接下来我们会详细介绍aiohttp库的用法和爬取实战。aiohttp 是一个支持异步请求的库，它和 asyncio 配合使用，可以使我们非常方便地实现异步请求操作。asyncio模块，其内部实现了对TCP、UDP、SSL协议的异步操作，但是对于HTTP请求，就需要aiohttp实现了。
aiohttp分为两部分，一部分是Client，一部分是Server。下面来说说aiohttp客户端部分的用法。
基本实例
先写一个简单的案例
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : 钢铁知识库 import asyncio import aiohttp async def get_api(session, url): # 声明一个支持异步的上下文管理器 async with session.get(url) as response: return await response.text(), response.status async def main(): async with aiohttp.ClientSession() as session: html, status = await get_api(session, 'http://httpbin.org/delay/2') print(f'html: {html[:50]}') print(f'status : {status}') if __name__ == '__main__': # Python 3.7 及以后,不需要显式声明事件循环,可以使用 asyncio.run(main())来代替最后的启动操作 asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) ''' html: { "args": {}, "data": "", "files": {}, status : 200 Process finished with exit code 0 ''' aiohttp请求的方法和之前有明显区别，主要包括如下几点：
- 除了导入aiohttp库，还必须引入asyncio库，因为要实现异步，需要启动协程。
- 异步的方法定义不同，前面都要统一加async来修饰。
- with as用于声明上下文管理器，帮我们自动分配和释放资源，加上async代码支持异步。
- 对于返回协程对象的操作，前面需要加await来修饰。response.text()返回的是协程对象。
- 最后运行启用循环事件
注意：Python3.7及以后的版本中，可以使用asyncio.run(main())代替最后的启动操作。
URL参数设置
对于URL参数的设置，我们可以借助params设置，传入一个字典即可，实例如下：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : 钢铁知识库 import aiohttp import asyncio async def main(): params = {'name': '钢铁知识库', 'age': 23} async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get('https://www.httpbin.org/get', params=params) as res: print(await res.json()) if __name__ == '__main__': asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) ''' {'args': {'age': '23', 'name': '钢铁知识库'}, 'headers': {'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Host': 'www.httpbin.org', 'User-Agent': 'Python/3.8 aiohttp/3.8.1', 'X-Amzn-Trace-Id': 'Root=1-63162e34-1acf7bde7a6d801368494c72'}, 'origin': '122.55.11.188', 'url': 'https://www.httpbin.org/get?name=钢铁知识库&age=23'} ''' 可以看到实际请求的URL后面带了后缀，这就是params的内容。
请求类型
除了get请求，aiohttp还支持其它请求类型，如POST、PUT、DELETE等，和requests使用方式类似。
session.post('http://httpbin.org/post', data=b'data') session.put('http://httpbin.org/put', data=b'data') session.delete('http://httpbin.org/delete') session.head('http://httpbin.org/get') session.options('http://httpbin.org/get') session.patch('http://httpbin.org/patch', data=b'data') 要使用这些方法，只需要把对应的方法和参数替换一下。用法和get类似就不再举例。
响应的几个方法
对于响应来说，我们可以用如下方法分别获取其中的响应情况。状态码、响应头、响应体、响应体二进制内容、响应体JSON结果，实例如下：
#!/usr/bin/env python # @Author : 钢铁知识库 import aiohttp import asyncio async def main(): data = {'name': '钢铁知识库', 'age': 23} async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.post('https://www.httpbin.org/post', data=data) as response: print('status:', response.status) # 状态码 print('headers:', response.headers) # 响应头 print('body:', await response.text()) # 响应体 print('bytes:', await response.read()) # 响应体二进制内容 print('json:', await response.json()) # 响应体json数据 if __name__ == '__main__': asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) ''' status: 200 headers: <CIMultiDictProxy('Date': 'Tue, 06 Sep 2022 00:18:36 GMT', 'Content-Type': 'application/json', 'Content-Length': '534', 'Connection': 'keep-alive', 'Server': 'gunicorn/19.9.0', 'Access-Control-Allow-Origin': '*', 'Access-Control-Allow-Credentials': 'true')> body: { "args": {}, "data": "", "files": {}, "form": { "age": "23", "name": "u94a2u94c1u77e5u8bc6u5e93" }, "headers": { "Accept": "*/*", "Accept-Encoding": "gzip, deflate", "Content-Length": "57", "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", "Host": "www.httpbin.org", "User-Agent": "Python/3.8 aiohttp/3.8.1", "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-631691dc-6aa1b2b85045a1a0481d06e1" }, "json": null, "origin": "122.55.11.188", "url": "https://www.httpbin.org/post" } bytes: b'{n "args": {}, n "data": "", n "files": {}, n "form": {n "age": "23", n "name": "\u94a2\u94c1\u77e5\u8bc6\u5e93"n }, n "headers": {n "Accept": "*/*", n "Accept-Encoding": "gzip, deflate", n "Content-Length": "57", n "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", n "Host": "www.httpbin.org", n "User-Agent": "Python/3.8 aiohttp/3.8.1", n "X-Amzn-Trace-Id": "Root=1-631691dc-6aa1b2b85045a1a0481d06e1"n }, n "json": null, n "origin": "122.5.132.196", n "url": "https://www.httpbin.org/post"n}n' json: {'args': {}, 'data': '', 'files': {}, 'form': {'age': '23', 'name': '钢铁知识库'}, 'headers': {'Accept': '*/*', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Content-Length': '57', 'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded', 'Host': 'www.httpbin.org', 'User-Agent': 'Python/3.8 aiohttp/3.8.1', 'X-Amzn-Trace-Id': 'Root=1-631691dc-6aa1b2b85045a1a0481d06e1'}, 'json': None, 'origin': '122.55.11.188', 'url': 'https://www.httpbin.org/post'} ''' 可以看到有些字段前面需要加await，因为其返回的是一个协程对象(如async修饰的方法)，那么前面就要加await。
超时设置
我们可以借助ClientTimeout对象设置超时，例如要设置1秒的超时时间，可以这么实现：
#!/usr/bin/env python # @Author : 钢铁知识库 import aiohttp import asyncio async def main(): # 设置 1 秒的超时 timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=1) data = {'name': '钢铁知识库', 'age': 23} async with aiohttp.ClientSession(timeout=timeout) as session: async with session.get('https://www.httpbin.org/delay/2', data=data) as response: print('status:', response.status) # 状态码 if __name__ == '__main__': asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) ''' Traceback (most recent call last): ####中间省略#### raise asyncio.TimeoutError from None asyncio.exceptions.TimeoutError ''' 这里设置了超时1秒请求延时2秒，发现抛出异常asyncio.TimeoutError，如果正常则响应200。
并发限制
aiohttp可以支持非常高的并发量，但面对高并发网站可能会承受不住，随时有挂掉的危险，这时需要对并发进行一些控制。现在我们借助asyncio 的Semaphore来控制并发量，实例如下：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : 钢铁知识库 import asyncio from datetime import datetime import aiohttp # 声明最大并发量 semaphore = asyncio.Semaphore(2) async def get_api(): async with semaphore: print(f'scrapting...{datetime.now()}') async with session.get('https://www.baidu.com') as response: await asyncio.sleep(2) # print(f'当前时间：{datetime.now()}, {response.status}') async def main(): global session session = aiohttp.ClientSession() tasks = [asyncio.ensure_future(get_api()) for _ in range(1000)] await asyncio.gather(*tasks) await session.close() if __name__ == '__main__': asyncio.get_event_loop().run_until_complete(main()) ''' scrapting...2022-09-07 08:11:14.190000 scrapting...2022-09-07 08:11:14.292000 scrapting...2022-09-07 08:11:16.482000 scrapting...2022-09-07 08:11:16.504000 scrapting...2022-09-07 08:11:18.520000 scrapting...2022-09-07 08:11:18.521000 ''' 在main方法里，我们声明了1000个task，如果没有通过Semaphore进行并发限制，那这1000放到gather方法后会被同时执行，并发量相当大。有了信号量的控制之后，同时运行的task数量就会被控制，这样就能给aiohttp限制速度了。
aiohttp异步爬取实战
接下来我们通过异步方式练手一个小说爬虫，需求如下：
需求页面：https://dushu.baidu.com/pc/detail?gid=4308080950
目录接口：https://dushu.baidu.com/api/pc/getCatalog?data={"book_id":"4308080950"}
详情接口：https://dushu.baidu.com/api/pc/getChapterContent?data={"book_id":"4295122774","cid":"4295122774|116332"}
关键参数：book_id：小说ID、cid：章节id
采集要求：使用协程方式写入，数据存放进mongo
需求分析：点开需求页面，通过F12抓包可以发现两个接口。一个目录接口，一个详情接口。
首先第一步先请求目录接口拿到cid章节id，然后将cid传递给详情接口拿到小说数据，最后存入mongo即可。
话不多说，直接上代码：
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Author : 钢铁知识库 # 不合适就是不合适，真正合适的，你不会有半点犹豫。 import asyncio import json,re import logging import aiohttp import requests from utils.conn_db import ConnDb # 日志格式 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s') # 章节目录api b_id = '4308080950' url = 'https://dushu.baidu.com/api/pc/getCatalog?data={"book_id":"'+b_id+'"}' headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) " "Chrome/104.0.0.0 Safari/537.36" } # 并发声明 semaphore = asyncio.Semaphore(5) async def download(title,b_id, cid): data = { "book_id": b_id, "cid": f'{b_id}|{cid}', } data = json.dumps(data) detail_url = 'https://dushu.baidu.com/api/pc/getChapterContent?data={}'.format(data) async with semaphore: async with aiohttp.ClientSession(headers=headers) as session: async with session.get(detail_url) as response: res = await response.json() content = { 'title': title, 'content': res['data']['novel']['content'] } # print(title) await save_data(content) async def save_data(data): if data: client = ConnDb().conn_motor_mongo() db = client.baidu_novel collection = db.novel logging.info('saving data %s', data) await collection.update_one( {'title': data.get('title')}, {'$set': data}, upsert=True ) async def main(): res = requests.get(url, headers=headers) tasks = [] for re in res.json()['data']['novel']['items']: # 拿到某小说目录cid title = re['title'] cid = re['cid'] tasks.append(download(title, b_id, cid)) # 将请求放到列表里，再通过gather执行并发 await asyncio.gather(*tasks) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main()) 至此，我们就使用aiohttp完成了对小说章节的爬取。
要实现异步处理，得先要有挂起操作，当一个任务需要等待 IO 结果的时候，可以挂起当前任务，转而去执行其他任务，这样才能充分利用好资源，要实现异步，需要了解 await 的用法，使用 await 可以将耗时等待的操作挂起，让出控制权。当协程执行的时候遇到 await，时间循环就会将本协程挂起，转而去执行别的协程，直到其他的协程挂起或执行完毕。
await 后面的对象必须是如下格式之一：
- A native coroutine object returned from a native coroutine function，一个原生 coroutine 对象。
- A generator-based coroutine object returned from a function decorated with types.coroutine，一个由 types.coroutine 修饰的生成器，这个生成器可以返回 coroutine 对象。
- An object with an await method returning an iterator，一个包含 await 方法的对象返回的一个迭代器。
---- 20220909 钢铁知识库
总结
以上就是借助协程async和异步aiohttp两个主要模块完成异步爬虫的内容，
aiohttp 以异步方式爬取网站的耗时远小于 requests 同步方式，以上列举的例子希望对你有帮助。
注意，线程和协程是两个概念，后面找机会我们再聊聊进程和线程、线程和协程的关系。
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